諸如此類的統(tǒng)計數(shù)據(jù)使閱讀變得困難。然而，它們并不令人驚訝。畢竟，聊天機器人是打入聯(lián)絡(luò)中心市場的第一種對話式人工智能形式，誤解如野火般蔓延開來。
然而，自從Forrester在2019年初進行這項研究以來，情況發(fā)生了很大變化。不僅技術(shù)不斷發(fā)展，領(lǐng)先的對話式AI供應(yīng)商（例如Cognigy）也脫穎而出。這些提供商提供專家咨詢服務(wù)，與品牌密切合作，開發(fā)不僅可以補充業(yè)務(wù)成果，還可以補充客戶體驗的解決方案。
也許這種趨勢在Drift的對話營銷狀態(tài)報告中最為明顯，該報告強調(diào)，僅從2019年到2020年，消費者使用聊天機器人進行購買的意愿就從17.1%上升到41.3%。
然而，無論公司在哪個渠道部署對話式AI，在正確和錯誤之間都有一條細線。
為了幫助公司遵守這條路線，我們在Cognigy北美技術(shù)副總裁DerekRoberti的幫助下制定了一系列基本的“注意事項”。
明確定義其目的
無論是語音機器人將客戶路由到座席，還是聊天機器人在線解決客戶查詢，它都必須有明確的目的。
如果是自助服務(wù)，請注意它將解決哪些問題。評估常見的聯(lián)系原因并發(fā)現(xiàn)困擾聯(lián)絡(luò)中心的簡單事務(wù)性查詢。
避免使海洋沸騰。從產(chǎn)生最多失敗需求的問題開始，一次處理一個查詢。聯(lián)系數(shù)量將迅速下降。Roberti表示，與此同時，座席體驗也將得到改善。
他說：“留給人類員工的是更有吸引力、更有趣的電話，使他們能夠成為更受工作內(nèi)在品質(zhì)激勵的績效更高的員工。”
“能夠自動化許多不需要人類判斷、決策或同理心的重復(fù)性工作，增加了人類勞動力必須完成有意義的、具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)的時間”
考慮客戶偏好
聯(lián)絡(luò)中心經(jīng)常犯錯誤，即強迫客戶與對話式AI進行交互。然而，有些人總是會尋求人類的支持。尊重這些偏好。
當然，專注于滿足業(yè)務(wù)需求或簡化IT流程是可以理解的。但是，系統(tǒng)必須支持理想的客戶旅程，反之亦然。
Roberti指出這一點：“讓人們可以選擇聯(lián)系人工座席，但讓他們更容易首先以自助服務(wù)的方式完成所有工作。”
“這就是對話式人工智能或?qū)υ捠阶詣踊龅摹Ｋ峁┝艘粋�自然語言界面，允許用戶用自己的語言說話，所以他們不必擔(dān)心記住按哪個按鈕，他們可以自己快速解決問題”
建立升級途徑
“盡管實施了完善的自助服務(wù)系統(tǒng)，但座席仍將接到需要人工決策的電話，”Roberti指出。因此，聯(lián)絡(luò)中心必須能夠無縫過渡到人工支持。
畢竟，不可能訓(xùn)練對話式人工智能來克服可以想象的每一個客戶問題。因此，創(chuàng)建規(guī)定查詢何時升級到實時座席的規(guī)則至關(guān)重要。
這樣的策略可能會超出問題的復(fù)雜性。聯(lián)絡(luò)中心可以使用人工智能來檢測客戶何時使用高度情緒化的語言。在這些情況下，人情味可以證明是決定性的。
當問題確實升級時，該技術(shù)應(yīng)該使人工座席能夠訪問客戶聊天機器人對話的記錄。這樣做可以防止客戶重復(fù)信息，增強客戶服務(wù)體驗。
不要讓IT團隊超載
對話式人工智能通常需要大量的工程資源。即使在安裝之后，IT團隊也必須完成監(jiān)控、學(xué)習(xí)、優(yōu)化和嵌入工作流，以隨著業(yè)務(wù)發(fā)展技術(shù)。
然而，許多IT團隊目前都在努力應(yīng)對高工作負載。再加上招聘開發(fā)人才的難度，在短時間內(nèi)滿足高水平的規(guī)范是一場斗爭。
幸運的是，還有另一種方式，因為無代碼工具席卷了聊天機器人市場。Roberti在推廣這種對話式AI方法時說：“與不需要編碼經(jīng)驗的平臺相比，需要開發(fā)人員或高度技術(shù)參與的平臺通常會導(dǎo)致人們犯更多錯誤。”
“像Cognigy這樣的低代碼、無代碼平臺為非技術(shù)用戶提供了工具，他們可以構(gòu)建、改進和調(diào)整他們的用戶體驗，所有這些都不需要編碼。從投資的角度來看，這是一個非常好的選擇”
不要忽略集成的重要性
機器人的好壞取決于它的數(shù)據(jù)供應(yīng)。因此，與聯(lián)絡(luò)中心系統(tǒng)的集成對于成功地將數(shù)字體驗從人工支持轉(zhuǎn)向機器至關(guān)重要。
畢竟，高級對話式AI平臺使用機器學(xué)習(xí)、預(yù)測分析和統(tǒng)計算法的組合來做出決策。如果沒有可操作的數(shù)據(jù)，這些系統(tǒng)就會失敗。因此，仔細考慮該技術(shù)將如何融入聯(lián)絡(luò)中心生態(tài)系統(tǒng)至關(guān)重要。
正如Roberti所強調(diào)的：“組織需要選擇一個可以輕松融入其當前基礎(chǔ)設(shè)施的系統(tǒng)，而不需要繁重的工作。當您使用像Cognigy這樣的平臺時，它的設(shè)計目的是能夠直接適應(yīng)您現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施，而無需進行大量復(fù)雜且昂貴的定制”，Roberti補充道。
不要忽視監(jiān)控的重要性
目標完成率、跳出率和客戶滿意度分數(shù)是反映對話式AI實施成功的優(yōu)秀指標的示例。
這些使客戶體驗團隊能夠深入客戶的頭腦并了解他們的想法。因此，他們可以不斷開發(fā)更好、更無縫的體驗。
這種監(jiān)控、學(xué)習(xí)和優(yōu)化的過程是開發(fā)成功的對話式AI解決方案的簡單部分。然而，根據(jù)Roberti的說法，它經(jīng)常漏網(wǎng)。
“公司經(jīng)常忘記進行持續(xù)監(jiān)控，尤其是在軟件最初推出之后，”他說。“這個過程對于了解人們?nèi)绾闻c自動座席或虛擬座席進行交互至關(guān)重要。”
“定期監(jiān)控允許組織幾乎實時微調(diào)他們的對話式人工智能，并看到用戶體驗的即時改進”
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